\section{问题分析}
		\subsection{问题一分析}
		针对问题一，第一小问要分析玻璃文物的表面风化与其玻璃类型、纹饰和颜色的关系，首先对数据进行补零预处理，剔除表单2中的无效数据，并对表单1中的数据进行操作；对于处理后的数据采用spearman检验。第二小问要求结合玻璃的类型，分析文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律，本文通过均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度等统计量来描述统计关系，并且通过柱状图反应连续变量的数据分布。第三小问要求预测风化前的化学成分含量，本文采用物理化学机制约束的贝叶斯反演模型来预测分化前的化学成分含量。
		
		\subsection{问题二分析}	
		针对问题二，第一小问要分析高钾玻璃、铅钡玻璃的分类规律，本文采用监督学习方法，首先构建决策树模型，通过递归划分特征空间实现分类，并且引入随机森林算法，通过集成多棵决策树增强模型泛化能力，进一步提高结果的准确性。第二小问要对于不同玻璃类别选择合适的化学成分对其进行亚类划分，采用层次化聚类策略：首先通过成分相关性分析筛选特征变量，再基于选定特征进行K-means聚类。对主分类和亚分类结果分别采取t方法和anova方法进行合理性分析，并在扰动范围内移除重要特征，一致性指标接近于1，模型敏感性良好。

		\subsection{问题三分析}

		\subsection{问题四分析}

